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作者 atrix 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共32則
限定看板:DataScience
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8F→: 舉個例來說:若有個vgg模型只有一層卷積,08/25 23:13
9F→: 分類imagenet的準確率不會高到哪去。08/25 23:13
10F→: 但拿比vgg19要小的vgg16來比較,08/25 23:13
11F→: 收斂的有比較快,準確率也差不多。08/25 23:13
12F→: 所以得先確定小模型能收斂到什麼程度再比較08/26 00:05
15F→: 函數隨機產生的雜訊經過多次分類器訓練,能夠把產生雜訊的07/28 18:12
16F→: 分佈限定在我們想要的範圍內。07/28 18:13
17F→: (我的理解是這樣,請問有錯嗎?)07/28 18:14
1F→: 訊息裡有說,CUDA有問題07/25 01:55
3F→: 除了樓上的電力問題,還可以試記憶體降頻看看,或是加AVR07/21 18:15
4F→: 或是查硬碟有沒壞軌07/21 18:16
7F→: 執行一段時間才當機的話,不太像電力不足07/21 20:59
10F→: 不曉得不同晶片的驅動會不會不一樣,我有三台的驅動是384.107/22 18:34
11F→: 11,應該是CUDA自帶的07/22 18:34
12F→: CUDA8. 007/22 18:34
10F→: 剛性需求只會配軟性工資07/21 03:50
14F推: 哪家這麼屌用ML做瑕疵檢測?07/21 21:16
15F→: 不都是halcon這些傳統CV的天下?CV可以做到1秒過3顆元件是07/21 21:16
16F→: 很不錯了,但ML不是3秒才過1顆元件?07/21 21:16
26F→: Dark說的應該是人工分辨的出來的瑕疵,但CV分不出來的情況07/21 22:49
27F→: 打錯,ML分不出來的情況07/21 22:49
29F→: 可能會跟顏色或是有不同紋理的,像是水果,07/21 22:55
30F→: 傳統CV我目前只知道常用於金樣本檢測或特徵的位置檢測,07/21 22:55
31F→: 不過水果都不一樣,應該應該很難搞,用ML可能方便些07/21 22:55
32F→: 只是要測什麼瑕疵我就不知道了,非我領域07/21 22:56
60F推: 除非google不想搶市場了,自己把tf關掉支援,或是吃掉pytor04/06 01:29
61F→: ch04/06 01:29
62F→: 不然大多老闆看到google出品,錢就給他花下去了,04/06 01:29
63F→: 老闆哪管工程師怎麼想......04/06 01:29
72F推: train_x04/20 09:37
25F推: teamviewer吧,如果電腦放學校,要用ssh還要申請開port04/01 21:14
30F→: ubuntu,04/03 11:08
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